患者颅缝早闭矫正的计算模拟

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概述 人字缝早闭型颅缝早闭(LC)是一种罕见的非综合征型颅缝早闭,特征是出生时头后部人字缝融合。虽然有像弹簧辅助颅成形术这样的手术选择,但美学效果通常并不理想。为了解决这个问题,研究人员开发的 LC 颅骨参数化有限元(FE)模型可以用来优化将来的弹簧手术。 选择三名接受弹簧辅助颅成形术的患者作为研究对象,在 Simpleware 软件中由他们术前 CT 数据创建颅骨结构模型。然后模拟比较术前 CT 图像和手术的颅骨生长,通过在虚拟场景中重现这一过程,可能有助于改善未来的 LC 手术。 亮点 为了更好地理解颅缝早闭的干预措施,在 Simpleware 软件中使用CT图像创建FE模型在 Simpleware CAD 模块中比较颅骨生长的表面偏差模拟用于比较术前 CT 成像、手术干预和术后干预目标是改善未来的外科实践 数据获取与重建 3 例因颅骨形态异常的 LC 患者在英国伦敦大奥蒙德街医院颅颌面外科接受了弹簧辅助颅成形术,并在术前和术后进行头部 CT 扫描。将 CT 图像导入 Simpleware ScanIP 软件中重建这两个不同阶段的颅骨,经过分割和处理以确定颅骨至上颌骨及骨缝结构的骨骼。 图:使用 Simpleware 软件从 CT 图像重建患者术前和术后的颅骨模型 为模拟划分网格 在 Simpleware FE 中采用结构化的 3D 四面体单元生成颅骨的有限元(FE)模型,对不同的解剖区域赋予合适的材料属性建模。在对颅骨模型进行截骨之前,通过使用热膨胀系数在 MSC Marc 中近似模拟术前成像和手术之间的颅骨生长。将颅内体积(ICV)作为表示不同阶段颅骨大小的参数,包括在 Simpleware ScanIP 中通过选择颅顶内表面进行术前CT重建。 通过在 Simpleware ScanIP […]

使用机器学习势探索金属硫族界面的互扩散

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概述 硫族合金是用于下一代非易失性存储单元的选择器和存储元件的关键材料。然而,在工作期间承受的高电场和焦耳加热会促进界面处的相互扩散,器件性能会随着时间的推移降低。在原子尺度上清晰的理解硫族化物合金如何与电极相互作用,有助于搞清楚提高设备长期耐久性的方法。 在这项工作中,作者使用了一组强大的机器学习势(力场)矩张量势(MTPs)来研究 Ge-Se 合金和 Ti 电极之间的相互作用。先前的研究表明,钛和硫族化物合金之间存在强烈的相互作用。这个体系提供了第一个使用机器学习势的测试研究,以理解界面对存储元件和其他纳米级器件耐久性的影响。作者使用主动学习框架,利用 Ti、Ge 和 Se 化合物的第一原理计算的数据集建立了这类体系的MTP势。长时间模拟(>1ns)显示,Ti|Ge−Se 界面处存在明显的相互扩散,Ti和Se都活跃移动,穿过原始界面。Ti和Se的强化学亲和性导致形成明显的 Ti−Se 区域和严重硒耗尽的中心 Ge−Se 区,这种特性不利于选择器。Ti−Se 层的演化可以使用自限生长模型来描述,通过比较不同温度下模拟的有效 Ti-Se 扩散常数,可以发现 Ti-Se 层相互扩散的活化能低至 0.1 eV。 训练 Ti−Ge−Se MTP 训练数据来自分子动力学模拟、几何结构优化和高温主动学习的轨迹。确定了线性拟合超参数,如基集数量、外截止半径和正则化惩罚。对 MTP 的参数进行非线性优化,以提高 MTP 的质量。 MTP 势的测试 每个 MTP 都有两轮测试:初步测试和高级测试。初步测试包括两组:(1)计算训练和测试数据中预测能量(E)和力(f)的方均根误差(RMSE);(2)所有块体材料的能量-体积响应的质量。高级测试包括两组:(1)确定 MTP 是否能够对 Ge20Se80 结构进行几何结构优化;(2)确定MTP是否能够对 Ti−Ge20Se80 结构进行几何结构优化。 扩散分子动力学 使用 MTP 在 T=500 K 下对 Ti−Ge20Se80 界面的进行 1.5 ns NVT MD […]

基于患者医学图像建模预测膝关节置换术结果

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膝关节运动的计算模拟可以通过患者模型基于全膝关节置换术(TKA)后关节动力学研究 TKA 的结果。澳大利亚的 360 MedCare 公司使用 Simpleware 软件创建模型,并于近日开发了一种采用 3D 图像处理/分析结合预测算法综合考虑患者报告结局与深屈膝计算模拟输出,从而评估手术结果的方法。360 MedCare 的工程师与多家医院、骨科研究机构和企业合作获得了关于TKA手术规划的新见解,并在《The Knee》杂志发表了他们的研究成果。 图:从 3D 图像分割到患者个性化模拟的生成(第一组) 开发术前工具 尽管 TKA 是一种普遍成功率较高的手术,但部分患者术后会出现问题,其中植入位置不佳是主要原因之一。提升针对特定患者膝关节动力学以及它们如何与植入物相互作用的理解对于通过创建数据改进手术规划至关重要。对给定植入物选型与组件对齐结果进行运动学模拟,这样的虚拟术前试验可以查看和比较不同对齐方案的模拟结果。将其与患者报告结局(PROs)联系在一起时,预测算法可能有助于选择未来患者的手术规划。 完整工作流程的简要总结如下: 采用计算机断层扫描(CT)收集不同TKA患者的图像数据,第一组含有术前和术后扫描及结局调查,第二组为随机选择含有术前扫描的膝关节样本(术后扫描不是必要的);在 Simpleware 软件中采用半自动化流程重建患者股骨和胫骨的三维模型,标注解剖标志展示该患者软组织附着物和骨轴;第一组:TKA 后在 Simpleware 软件中将术前骨骼和3D植入物结构文件与分割的术后CT扫描进行配准;利用创建的三维模型运行深屈膝的多体动力学仿真,然后将结果用于机器学习算法的运行,预测术后12个月膝关节损伤与骨关节炎评分(KOSS)中患者可接受症状状态(PASS)评分;第二组:结合术前患者数据和预测模型评估其临床规划的性能;生成的预测算法(动态膝关节评分)包含不同的特征,预测 PASS KOOS 评分达到的曲线下面积(AOC)为0.64。 图:周期伸展(活动)的部分期间患者早期屈曲的模拟 未来影响 研究发现,该方法有可能成为 TKA 手术决策过程中的强大辅助工具,但需要在除现有技术之外以及项目未涵盖非手术因素的背景下使用。该方法的应用可能还包括协助在其他可选的合理手术对齐计划间确定最佳结果。考虑到在髋关节和其他部位的手术规划中越来越多地使用到基于图像的工作流程,以及开发基于机器学习的方法加速常见任务,360 MedCare 的工作展示出未来应用的广阔前景,继续期待他们更好的发展。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/tka-360medcare.htmlTwiggs J, Miles B, Roe J, et al. Can TKA outcomes be predicted with computational simulation? Generation […]

N95 口罩过滤器的高效 3D 打印

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N95 口罩在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行期间需求量非常大,因为它透气性好,又能够有效保护公众,同时还可以通过可重复性使用减少环境中的废弃物。3D打印的N95医用口罩过滤器还具有抗菌性或可灭菌性,且适合于灵活设计。然而,这些过滤器的生产速度缓慢,目前相关产业正在通过粘结剂喷射3D打印、micro-CT 扫描、三维图像处理和 CFD 模拟等工作流程解决这一问题。匹兹堡大学、ExOne、Ansys 和 Synopsys 的研究人员致力于开发一种高效的数字化原型工艺,有助于在制造3D打印铜和不锈钢口罩过滤器时节省时间和资源。 图:带过滤器的N95口罩示例 优化 3D 打印过滤器 整合不同资源创建过滤器的工作流: ExOne 公司利用粘结剂喷射打印和烧结的方法获得不同的过滤器样品及其实验数据。使用 Bruker SkyScan 12972 uCT 设备扫描样品。将扫描图像数据导入 Simpleware 软件,对多孔结构进行分割,生成可用于模拟的 CFD 网格模型。采用 Ansys FLUENT 分析 N95 口罩正常使用时的性能,包括多孔电阻和不同条件下 Simpleware 精细网格的模拟运行,从而预测哪些金属粉末/烧结组合符合可接受的过滤标准。结果表明,相较于 1 µm 颗粒,打印的过滤器提高了对 5 µm 颗粒的过滤效率。研究高、低流量区间如何为口罩设计和提高性能提供见解。 图:在 Simpleware 软件中创建的 CFD 网格(左)和 Ansys FLUENT 中的颗粒流模拟:1 µm 颗粒(效率58%)(中)和 5 µm 颗粒(效率97%)(右)。 未来影响 鉴于对 N95 口罩和高效过滤器制造的持续需求,这种结合粘结剂喷射3D打印和打印及后处理参数的迭代优化有望提高灭菌型金属 N95 […]

Simpleware U-2022.12新版发布

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Simpleware 三维图像处理和模型生成的专业平台于近日发布了 U-2022.12 新版,包含许多新增功能和改进,包括Simpleware AS Ortho / CMF模块中的颅颌面(CMF)CT工具,智能Paint工具,3D打印连接件的自动配置选项和其他材料分析功能。 U-2022.12版本的新增功能 AS Ortho / CMF模块中颅颌面CT的自动分割 针对颅颌面区域解剖结构的全自动AI分割可由CT图像分割出:颅骨、下颌骨、牙齿、颈椎、气道、耳道、颅腔、眼睛和视神经眼眶内薄骨区域的自动填充自动识别骨性结构上的解剖标志自动检测感兴趣区域,加速处理进程 3D打印:连接件的自动配置 新增在两个相邻部件之间自动放置连接件的选项算法的选择取决于结构和所需的连接件采用交互式小部件轻松微调大小和重新定位 智能Paint工具加速分割掩膜的填充 利用智能检测算法加强Paint工具辅助涂画操作使用圆柱形的刷子可以在当前切片及其相邻切片进行涂画 Simpleware ScanIP: 孔隙和颗粒分析 材料分析的对象扩展至纤维、孔隙和颗粒包含生成、可视化和导出统计数据的完整工作流程可以选择分析开放或封闭的孔隙,以及接触或孤立的颗粒 其他改进 Simpleware ScanIP 新增3D视图“Slices intersection position”小部件提高中心线可视化的交互性创建面模型时保留掩膜的颜色3D打印工具包:布尔运算的速度至少提高2倍,甚至高达64倍 Simpleware CAD 增强面的原始创建 Simpleware FE 支持模型内对象的单独网格划分(专家选项) 新版本的优点总结 Simpleware AS Ortho / CMF模块可对颅颌面CT扫描进行自动分割减少因3D打印所需放置连接件的工作量利用“Smart Paint”工具提升手动微调掩膜效率精简的材料分析使您更容易获得所需数据统计3D打印工具包中用于裁剪和分割的高效布尔运算 参考 更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/simpleware-u-2022-12.html

QuantumATK U-2022.12 新版发布

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MTP 机器学习力场更新 新版本继续发展 MTP 机器学习力场,可以为大体系尺寸、大时间尺度提供从头计算精度。与 DFT相比,MTP 的模拟时间缩短了 1000-10000 倍,训练完善的力场则可以做到没有任何实际的精度损失。这使得能够使用分子动力学生成新型晶体和非晶材料、合金、界面和多层堆叠的真实复杂结构,模拟热和力学性能,以及表面沉积/蚀刻和其他动力学过程。 QuantumATK 提供了一系列预先训练的力场,可以用于块体材料和界面。此外,用户可以使用内置的自动化框架生成训练数据,并为新材料定制 MTP 力场。 核心 MTP 框架更新 使用更灵活的力场参数设计,显著提高了多元素体系的精度新增主动学习的外推分级算法 Query-by-CommitteeMTP 训练流程现在在图形界面上新的 Workflow Builder 中可快速轻松地进行设置Nanolab 内置 MTP 分析工具,用于绘制和分析 MTP 数据与参考 DFT 能量、力和应力之间的相关性训练方案更新(生成合金材料的训练数据、界面训练方案的改进)MTP训练功能的改进(自动扫描非线性系数、能量权重、力和应力数据的初始猜测,指定目标样本和结构大小)CrystalPropertyValidation 分析工具,自动计算、比较和绘制 MTP 和 DFT 或任何其他计算工具组合之间的各种材料特性(例如,晶格常数、弹性常数、声子、状态方程)。 预先训练的力场 新增预先训练力场(如MgO、FeCo、W、Ta 和 FeCo 合金等的界面、钴硅化合物与界面、InGaZnO、GeSbTe重新训练的 HKMG 堆叠和界面的MTP力场,添加 Ru、Sc 和他们与 HfO2 的界面重新训练的 TiNAlO 力场,提高了精度 图形界面的多层堆叠生成工具 新 MTJ 建模工具,用于构建 MRAM 应用的多层堆叠结构HKMG 堆叠建模工具改进,改进了晶体界面适配和优化的算法,添加栅极(Sc和Ru)以及氧化物结构HKMG 和 […]

优化大型强子对撞机的线圈设计

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大型强子对撞机(LHC)High Luminosity(HiLumi)的升级以及其他额外的升级依赖于超导 11T 偶极磁体增大束流亮度,从而扩大物理实验的数据样本。新的偶极磁体由Nb3Sn超导元件制成,在制造阶段经过非常特殊和必要的热处理后变得非常脆。 在 LHC 加速器最终装配和运行期间,微观超导元件(直径约 40 µm)对施加给磁体的应力和应变会非常敏感。理解和调控源于宏观尺度到微观尺度的应力和应变,以及它们导致超导元件的永久性退化对磁体的性能极其重要。 图:LHC隧道(来源:CERN) 基于三维图像建模的 Simpleware 软件在欧洲核子研究中心(CERN)的 HiLumi 项目中,采用先进的材料模型表征代表性的线圈结构,从而预测不同尺度下的性能。这项研究通过考虑真实线圈几何结构的全局应力,在股线和细丝水平上进行逼真的模拟。 图:线圈107的高清光学(像素数:11640 × 6264)图像以及为网格划分和有限元分析将图像分割为不同的部分(来源:CERN) Simpleware 软件为处理三维图像数据提供了一个快速、直观的环境。在这个案例中,首先通过 X 射线 CT 扫描创建铝制部件(包含缺陷)的一组图像。ELEMCA 实验室使用 Simpleware ScanIP 分割组件和处理数据,捕获用于仿真的重要元素。 图:从完整的107线圈几何结构提取子模型,其SEM图像中分割出具有外载荷股线的应力分布。1:纤维/云母/树脂,2:股芯(退火铜),3:不锈钢芯,4:纯树脂,5:股线基体(退火铜),6:超导细丝,7:超导细丝(假设为退火铜)。环形区域显示在细丝之间呈现为高应力区域(来源:CERN) CERN 通过实验测试从线圈材料中获得应力-应变测量值。然而,他们发现有必要增加有限元(FE)模型的细节来进行模拟,以便更好地了解基于材料特性的行为。Simpleware 软件通过分割线圈截面的高清光学图像及同一线圈截面中微观超导细丝的扫描电子显微镜(SEM)图像能够解决这个问题。该方法可以在保留原始原型特征的情况下表征线圈复杂的内部几何结构。 CERN 在 ANSYS 中采用 Simpleware 创建的网格模型对线圈绞线和电缆的复丝进行真实的应力分析。Simpleware生成的精细网格使 CERN 能够提高测量应力的精确性,从而实现更准确和更有价值的模拟。本项目的结果正被用于改善 CERN 大型强子对撞机的线圈特性和长期性能。 CERN 的 Michael Daly 评价 Simpleware 软件对当前研究的重要性: Simpleware ScanIP 软件使我们能够利用光学和扫描电子显微镜的二维图像在多个尺度上分析 11T 偶极线圈的复杂性。偶极线圈的超导电缆内部存在固有变形,使用 CAD […]

美敦力:利用数字孪生研究房室传导阻滞

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数字孪生作为再现复杂解剖结构和模拟研究身体与医疗器械之间关系的技术资源,其重要性与日俱增。在医疗行业应用的关键优势之一是能够通过虚拟测试收集数据以补充临床试验,并为制造商增加监管证据。美敦力公司在这方面已经取得一些进展,近期Kevin Sack博士发表的工作成果中使用Simpleware软件创建了一个数字孪生,由经验证的机电全心脏模型研究房室(AV)传导阻滞。 图:示意图展示了机电四腔心脏与由顺应性和阻力项组成集总循环系统之间的连接 创建数字孪生 美敦力构建并验证了一个针对特定受试者的四腔猪心脏模型,从体内数据中研究机电耦合现象。完整工作流程的简要总结为: 对已消融房室结和安装有Micra AV™ 起搏器的家养猪进行CT扫描,将图像数据导入Simpleware中做分割处理,识别出心房并在舒张末期创建心室,然后生成用于仿真的网格。该网格模型的构建是为了研究机电耦合性能,包括用实验记录的LV压力-容积环进行机械校准,通过比较从体内CT扫描创建电子模型的左、右心室表面进行验证。将验证的模型函数与同一受试者的房室传导阻滞仿真进行对比。 从这项研究中,美敦力能够证明除了传导中断,房室传导阻滞还会引起心搏脱漏后舒张期整个心脏应力和应变的增大。更普遍地说,该项目验证了四腔跳动心脏模型的机电功能,用以研究病理功能障碍,并收获了关于心脏的宝贵知识。 深远影响 随着数字孪生成为医疗器械制造商和临床专业人员更加倾向使用的研究工具,美敦力这项研究取得的成果展示出数字孪生在加速新疗法和理解性能方面的巨大潜力。此外,计算模型提供的灵活性意味着可以获得有用的数据,这些数据可能从患者那里收集会非常困难或有风险。 我们也很期待把数字孪生作为计算工作流程的一部分之后还将如何发展。Simpleware软件非常适合为这些应用提供快速准确的图像数据分割服务,尤其是最近推出的人工智能工具可以极大加速处理扫描数据时的常见工作流程。 图:一个完整周期内正常(中图)和房室传导阻滞(上图)机电耦合全心脏模型中的触发激活。左心室压力值对应不同时间(a-f)的标记位置(下图)。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/digital-twins-medtronic.htmlSack K L, Blauer J J, Campbell M P, et al. Creating a Digital Twin to Investigate AV Block: In-sights From a Validated Electromechanical Full-Heart Model[C]//2020 Computing in Cardiology. IEEE, 2020: 1-4.

用于忆阻器器件的TaOx薄膜中的细丝形成:模拟电子能量损失谱和电子输运

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简介 电阻式随机存取存储器(ReRAM)是由金属氧化物结构堆叠在两个相同或不同的顶部和底部电极之间构成。在导电细丝形成电阻的开关机制中,体系在高电阻状态(HRS)和低电阻状态(LRS)之间切换,这取决于离子在金属氧化物上的迁移。导电细丝的断裂会导致HRS,其重新形成会导致LRS。忆阻器件在提高操作速度、更高密度、无波动性、易于集成和低功耗方面具有优势。根据氧空位起重要作用的氧化物层和电极,潜在的机制有所不同。在价态变化存储单元中,电阻开关的原因是基于氧空位(VO)的导电细丝的形成和断裂,相关的具体细节仍然是一个争论的话题。 研究内容 本项研究选择的亚化学计量比的氧化钽(TaOx)因其耐久性、操作速度、以及三重开关机制提供的多个电阻水平,是ReRAM应用的一个有前途的候选材料。TaOx基ReRAM器件的高耐久性是由于稳定的非晶相及其氧空位的自适应晶格重排。最近基于同步加速器的X射线光电子发射电子显微镜证实,TaOx忆阻器件中没有金属Ta细丝的迹象。此外,添加界面层据说可以提供氧缺陷库,并提高电阻开关器件的可靠性。 理论上早已使用第一原理计算研究对诸如Ta2O5、TiO2、HfO2、和NiO等体系进行了研究,不过以假设体系是晶体结构为主。这项研究讨论了原子水平上非晶TaOx中细丝形成的几个问题。为了验证所采用的模型体系,作者从理论上对材料的电子能量损失谱(EELS)进行了表征,并与实验EELS测量结果进行了比较。此外,作者解释了计算和实验观察到的亚化学计量比增加时的蓝移。作者通过电子输运计算研究了亚化学计量非晶结构的细丝形成,通过输运路径的形成详细解释了本征电子输运的结果,其中亚化学计量的TaOx证明了在低偏压下产生氧空位丝。通过建立合适的界面模型体系,研究了与钽(Ta)清除层或直接与氮化钛(TiN)电极的界面效应,包括TaOx/Ta和TaOx/TiN界面处传导机制的详细分析。 无定形TaOx中的透射导丝形成、电子输运路径 四种界面处a) cTa48O120/Ta[100], b) cTa48O120/TiN[100], c) aTa48O120/Ta[100], and d) aTa48O120/TiN[100]的能带排列 参考 Jiang J, Pachter R, Mahalingam K, et al. Filament Formation in TaOx Thin Films for Memristor Device Application: Modeling Electron Energy Loss Spectra and Electron Transport. Advanced Electronic Materials. 2022, 2200828; doi:10.1002/aelm.202200828

Simpleware ScanIP中的纤维取向分析

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复合材料中纤维的分布和取向对其力学或热学性质有很大的影响,因此对组件的性能也有重大贡献。准确的纤维分析是验证设计的关键,但在一个相对较大的零件中,当纤维排列密集且直径是微米尺度时就非常具有挑战性了。仿真可以通过预测注塑或铸造过程中的流动模式,由此获取可能的纤维取向。然而这些方法并不完美,无法解释零件之间的差异。对于完全工程化的组件,仍然必须要对工艺和制造的零件进行验证。 Simpleware ScanIP 中的纤维取向分析工具可以帮助您从制造零件的 micro-CT 图像中获得取向信息,并应用在多种方法中以了解组件真实的性能和寿命。 Simpleware 纤维取向分析的优势 直接从图像数据进行快速的纤维取向分析,不需要图像分割表征纤维,了解密度和取向可视化的向量和图表方便理解并与同事分享信息导出详细的取向信息,用以改进有限元模拟中的材料属性表征 案例:纤维增强塑料(FRP)零件 我们以由纤维增强塑料(FRP)制成的电机安装支架为例。这种轻质复合材料是短切纤维束嵌入聚合物中形成的,具有高抗压和抗拉强度。这种材料有广泛的应用,包括: 航空航天组件——支架、机翼结构、襟翼等汽车——保险杠、支架、踏板等体育器材——滑雪板、自行车、桨等 与传统的金属组件相比,FRP 提供了更高的强度、弹性、耐热性以及更轻的重量。 micro-CT 扫描可用于检测 FRP 支架中的纤维。对于特定的分辨率,会有一个能够扫描组件的最大尺寸限制。因此,通常需要扫描组件的几个不同部分。可以将这些部分结合构成整个组件高度详细的 micro-CT 扫描,或者它们也可以是零件内不同的感兴趣区域(ROI)。 micro-CT 扫描可以详尽地显示整个零件的纤维,从而进行最佳的纤维密度和取向计算。然而考虑到零件的尺寸、时间和硬件资源等限制可能不满足这样做的条件。因此,扫描不同的 ROI 是一种可行的替代解决方案。基于单个区域的纤维取向信息,采用均质材料属性运行初始结构分析,然后从潜在高应力集中区域中选择出这些 ROI。获取不同 ROI 的扫描数据后进行纤维取向分析,然后将这些关键区域的取向信息添加到仿真模型中。用到的区域越多,局部材料属性的描述越准确,通过仿真获得FRP支架真实性能的表征就越好。 图:Simpleware ScanIP中纤维增强塑料(FRP)零件的纤维取向分析 怎样使用 Simpleware 的纤维取向分析 micro-CT 扫描投影被重建为一系列的 2D 图像切片,将其导入 Simpleware ScanIP。您可以采用 3D 背景体积渲染来可视化零件内纤维的分布和结构。如果使用不同的 ROI,也可以在 Simpleware ScanIP 中将它们配准到更大的 CAD 模型或更低分辨率的零件几何结构CT扫描。 纤维取向分析模型是利用图像数据创建的,不需要分割,只需指定纤维的尺寸(横截面)即可。通过快速的距离测量判定,然后根据图像分辨率和您的需求选择合适的取样大小(以体素为单位)。至此,运行分析前的准备就已经完成了。 虽然不需要,但您也可以进行图像分割,再将获得的能够代表纤维的掩膜添加到分析中。这种情况只考虑掩膜区域(在某些案例中处理速度会更快)的集中分析。建议在纤维填充率低、图像中包含几个相或成像有伪影的时候采用这种方法。 展示结果 分析完成后,您可以通过 Statistics 工具或 Vectors 工具展示结果。统计工具可以显示“全局”或“感兴趣区域”的取向结果,包括: 主要取向,可用于均质化模型特征分析全局取向张量其他 […]

 
  • 基于 ReaxFF MD 和 DFT 的 CaO 催化木质素气化制氢的机理研究研究背景 全球能源转型亟需绿色制氢技术。生物质气化制氢虽具潜力,但水煤气变换反应(WGSR)受高浓度 CO₂ 逆向抑制,限制产氢效率。研究表明,添加 CaO 可通过原位吸附 CO₂ 显著提升 H₂ 产率(实验显示最高可倍增),同时催化焦油重整提升转化率 23–41%。然而,CaO 在复杂气化体系中的”吸附-催化”协同机制尚未明晰。通过联合 ReaxFF MD 与 DFT 模拟,探究 CaO 催化木质素气化制氢的反应机理,为设计高性能钙基催化剂提供理论依据。 研究内容 宁夏大学含碳基质气化课题组,采用 ReaxFF MD 与 DFT 结合的方法,揭示了 CaO 催化木质素气化制氢的多尺度协同机制。研究表明高温下 CaO 解离释放的高活性 Ca2+ 易与气化剂(H2O)或含氧有机物的氧部位结合,促进O-H、C-H、C-O [...]
  • 从核磁共振特征看Pt单原子催化剂的配位环境摘要 将原子分散物种与受控结构结合在一起的负载型金属催化剂,是催化材料设计的前沿领域,对反应性和金属高利用率提供了卓越的控制能力,接近分子级的精度。然而准确解析局部金属配位环境仍然面临挑战,它仍然阻碍着结构-活性关系认知的发展,而结构-活性关系是在不同应用领域中,优化设计所必需的信息。虽然电子显微镜能够揭示原子分散情况,但在多相催化中使用的传统光谱方法只能提供平均化的结构信息。里昂第一大学、苏黎世联邦理工学院、丹麦奥胡斯大学的研究者们,在最近发表于 Nature 的文章中,证明 195Pt 固态核磁共振(NMR)光谱是表征各种载体上原子分散 Pt 位点(即所谓的单原子催化剂 SAC)的有力工具。使用蒙特卡罗模拟,将 NMR [...]
  • 反铁磁隧道结中磁电阻的起源和增强:自旋通道选择规则研究背景 反铁磁材料(AFM)因具有超快自旋翻转速度(太赫兹级)、无净磁矩、高抗干扰性和优异的稳定性,被视为下一代磁阻随机存储器(MRAM)的核心候选材料。然而,反铁磁隧道结(AFMTJs)中的隧道磁阻(TMR)通常较低,其根本原因在于两个自旋通道的对称性导致隧穿电流极化不足,限制了 AFMTJs 的广泛应用。本研究通过创新理论模型:自旋通道选择规则,提出通过结构工程调控界面倾斜角(Interface Tilt Angle ITA)来控制不同自旋通道的隧穿距离,打破对称性;并通过调制倾斜界面使得自旋向上(↑)和向下(↓)电子的隧穿势垒差异,形成高度极化的电流,从而显著提升隧道磁阻。利用 FeTe 作为代表材料,发现隧穿界面的倾斜会使得 AFMTJs 产生明显的自旋极化,并诱导出较大的 TMR。证明 Néel 型 AFMTJs 的隧穿磁阻(TMR)会随着隧穿界面的倾斜角增大而增大。该工作揭示了二维 Néel 型 AFMTJs 中界面与 TMR 的关系,并为实现反铁磁体信息的有效写入和阅读开辟了一条新的途径。 研究内容 研究采用密度泛函理论结合非平衡格林函数方法,预测在共线完全补偿的反铁磁体中会出现极化电流。从自旋电子的散射模型和势垒贯穿模型出发,构建了如图 1 所示的 AFMTJs 模型。 图1. 插图展示了电子在不同界面配置下的隧穿过程。(a)-(c) 是 AFMTJ 隧穿界面中自旋电子在 P 态下的隧穿示意图,分别以矩形、梯形和平行四边形表示;(d)-(f) [...]
  • 混凝土细观模型中的界面过渡区:平衡物理真实感和计算效率概述 宏观或连续/工程尺度上,将混凝土建模为均质材料在大型结构(如桥梁和摩天大楼)的设计阶段是一个很好的近似。然而,在结构耐久性或完整性分析需要深入理解损伤起始和断裂演化的机制时,则通常使用具有非均质性的混凝土细观结构。界面过渡区(ITZ)是细观结构中的关键部分,在凝结过程中形成于骨料和砂浆之间。ITZ 的化学成分与砂浆相似但孔隙率更高,是机械性能差的薄弱区域。 相较于其他组分,ITZ 的厚度较小,对力学性能的实验测量和微观模型的计算都带来了挑战性。目前处理 ITZ 的四种方式:nCE 不使用粘聚力单元,即没有明确考虑 ITZ 而仅将潜在非弹性和损伤行为归因于砂浆;zCE [...]
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